【摘 要】
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针对现有法律知识问答系统中未考虑文本中的深层语义关系,过分依靠关键字匹配的弊端,提出一种基于BiLSTM的婚姻法智能问答方法。基于婚姻法领域知识和POS-CBOW构建知识图谱;
【机 构】
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北京计算机技术及应用研究所,北京大学软件与微电子学院,云南大学软件学院
【基金项目】
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装备发展部预研课题基金项目(31510010501).
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针对现有法律知识问答系统中未考虑文本中的深层语义关系,过分依靠关键字匹配的弊端,提出一种基于BiLSTM的婚姻法智能问答方法。基于婚姻法领域知识和POS-CBOW构建知识图谱;构造结合词性和NER等信息,通过TransR和word embedding构建问句的词向量,作为问答方法的输入;通过采用典型问答集和深度学习模型相结合的问答方法,训练双向LSTM深度学习模型,引入attention机制,智能化地进行法律问答并实现知识图谱的实时更新。同等参数下,与基于关键字、基于分类问题等方法进行对比,具有更好的自适
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